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python - Pandas MultiIndex DataFrame 排序

问题描述

我正在寻找一种方法来对具有多个索引级别的 DataFrame 中的列进行排序。在我的 DataFrame 索引级别 0 是州名称（“STNAME”），索引级别 1 是城市名称（“CTYNAME”）。

我的初始 DataFrame 如下所示：

在：

df = census_df
df = df.set_index(["STNAME" ,"CTYNAME"])
df = df.loc[: ,["CENSUS2010POP"]]
print(df.head())

出去：

                           CENSUS2010POP
STNAME  CTYNAME 
Alabama Alabama            4779736
        Autauga County     54571
        Baldwin County     182265
        Barbour County     27457
        Bibb County        22915

但是，当我尝试对“CENSUS2010POP”列应用排序时，它会破坏所有层次结构：

在：

df = census_df
df = df.set_index(["STNAME" ,"CTYNAME"])
df = df.loc[: ,["CENSUS2010POP"]]
df = df.sort_values("CENSUS2010POP")
print (df.head())

出去：

                                CENSUS2010POP
STNAME        CTYNAME   
Texas         Loving County     82
Hawaii        Kalawao County    90
Texas         King County       286
Kenedy        County            416
Nebraska      Arthur County     460

我想知道是否有办法对列和索引级别进行排序

任何帮助将非常感激

标签： pythonpandasdataframesorting

解决方案

您可以添加STNAME到sort_values

df.sort_values(['STNAME','CENSUS2010POP'])

关于随机数据：

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame({
    'STNAME':[0]*4+[1]*4,
    'CTYNAME':[0,1,2,3]*2,
    'CENSUS2010POP':np.random.randint(10,100,8)
}).set_index(['STNAME', 'CTYNAME'])

输出是：

                CENSUS2010POP
STNAME CTYNAME               
0      3                   19
       1                   22
       0                   47
       2                   82
1      1                   15
       3                   74
       0                   85
       2                   89

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